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| 不同时间间隔下的遥感时间序列重构模型比较分析 | |
| 摘 要： | 遥感时间序列被广泛用于地表信息探测。然而受传感器和外部条件的影响,时间序列存在不同程度的噪声。时间序列重构模型能够实现时间序列去噪,但不同重构模型应用于不同时间间隔时间序列的精度不同。本文以辽宁省朝阳市为研究区,分别利用1、4、8、16和30 d间隔归一化植被指数(Normalized Difference Vegetable Index,NDVI)时间序列,进行模拟数据实验和物候监测实验,从波形还原能力和物候期提取精度2方面,评价了SG滤波、DL拟合、HANTS 3种模型在不同时间间隔下的重构效果。结果表明,SG滤波模型适用于较大时间间隔的时间序列数据,DL拟合模型适用于较小时间间隔的时间序列数据,HANTS模型对较小间隔的时间序列重构精度较低。在此基础上,从模型自身的角度分析了3者在不同时间间隔下表现的原因,并为面向不同时间间隔时间序列数据的重构模型选择提供了参考。 |
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